Data Lake vs Data Warehouse: Jak si vybrat správné řešení v roce 2024
Pro nováčky v oblasti dat a analytiky není neobvyklé, že se zaměňují mezi datovými sklady a datovými jezery. Oba jsou úložiště pro ukládání velkých objemů dat, ale mají odlišné vlastnosti a základní případy použití. Tento článek si klade za cíl vás poučit o datových skladech a datových jezerech, kdy je velké organizace používají a kde každá datová architektura skutečně září.
Datové sklady
Datové sklady existují již nějakou dobu a mnozí, kdo čtou blog, mohou být obeznámeni s architekturou. Pro ty, kteří jsou noví, je datový sklad centralizovaným úložištěm určeným k ukládání strukturovaných dat – dat, která již byla zpracována pro velmi specifický případ použití. To může zahrnovat soubory protokolu, definované soubory Excel a CSV, data PoS, databáze SQL a další. Ve srovnání s datovými jezery jsou datové sklady mnohem rychlejší při dotazování a analýze strukturovaných dat. Mají rigidní schémata (schema-on-write), což znamená, že datové sady musí být transformovány a zpracovány do konkrétního formátu/schématu, když jsou přijímány do datového skladu.
Případy použití pro datové sklady
- Business Intelligence a řídicí panely: Datové týmy využívají datové sklady k analýze dat a poskytují spolehlivý a konzistentní pohled na obchodní metriky v celé organizaci. Mohou také pomoci vytvořit vizuální řídicí panely, které lze prezentovat vedoucím pracovníkům podniků a vedoucím pracovníkům společností pro rozhodování na základě dat.
- Historická analýza: Datové sklady lze použít k analýze historických dat, sledování změn v čase, provádění analýz trendů a předpovídání budoucí poptávky.
- Optimalizace výkonu: Datové sklady jsou optimální pro aplikace a týmy vyžadující rychlé dotazování (možná v reálném čase nebo téměř v reálném čase).
- Vytváření datových tržišť: Datové sklady se obvykle používají k vytváření menších datových tržišť pro jednotlivé jednotky a oddělení v celém podniku.
datová jezera
Datová jezera jsou úložiště, která mohou ukládat jakákoli data v nezpracovaném, nedotčeném formátu. Mohou ukládat nestrukturované, polostrukturované a strukturované datové sady, aniž by potřebovaly jakékoli transformace, když jsou přijímány; požadované schéma se použije, když jsou data načtena a použita pro následné zpracování (schema-on-read).
Příklady použití pro Data Lakes:
- Analýza velkých sad nestrukturovaných dat: Data Lakes jsou ideální pro provádění analýz velkých datových sad, včetně dat z protokolů, příspěvků na sociálních sítích, senzorů IoT, obrázků, videí, zvuku atd.
- Umělá inteligence a strojové učení: Datová jezera vytvářejí nezpracovaná data, která jsou získávána, zpracovávána a transformována za účelem trénování algoritmů strojového učení a modelů umělé inteligence.
- Data Science: Datoví inženýři a vědci využívají datová jezera k přístupu k nezpracovaným, nefiltrovaným datům pro průzkumné analýzy a testování hypotéz.
- Archivace dat: Datová jezera mohou být také levným úložištěm neaktivních dat podniku.
Kdy zvolíte Data Lake vs Data Warehouse?
- Potřebujete rychlé možnosti dotazování na strukturované datové sady
- Váš přístup k datům a vzorce používání jsou velmi dobře definované a je nepravděpodobné, že se budou často měnit
- Pro všechny podrobné obchodní metriky potřebujete jediný zdroj pravdy
Vyberte datový sklad, když:
Vyberte datové jezero, když:
- Potřebujete ukládat velké objemy různých typů dat
- Vaše datové potřeby ještě nejsou plně definovány
- Chcete investovat do datové vědy a projektů ML/AI
- Potřebujete flexibilní, škálovatelné řešení s srovnatelně nižšími náklady na úložiště
V moderním podniku jsou důležitá jak datová jezera, tak datové sklady. Většina organizací využívá datová jezera a datové sklady zaměnitelně ve svých každodenních operacích pro ukládání dat a počáteční zpracování před přechodem do datových skladů k provádění následných analytických úloh na datových sadách připravených k dotazům. Vzhledem k tomu, že průmysl se stále více digitalizuje, pochopení, kdy a jak lze použít různé datové architektury, se stává zásadním pro efektivní a efektivní správu a analýzu dat.
O autorovi
Dobrý den! Jsem Haricharaun Jayakumar, senior manažer v produktovém marketingu ve společnosti Solix Technologies. Primárně se zaměřuji na data a analytiku, architektury správy dat, podnikovou umělou inteligenci a archivaci. Získal jsem titul MBA na ICFAI Business School, Hyderabad. Řídím průzkum trhu, projekty vedoucích genů a marketingové iniciativy pro Solix Enterprise Data Lake a Enterprise AI. Kromě všech datových a obchodních záležitostí občas rád poslouchám a přehrávám hudbu. Data Lake vs Data Warehouse je téma, o kterém ve své práci často mluvím. Porovnání Data Lake vs Data Warehouse je zásadní pro pochopení moderních datových architektur. Často klientům vysvětluji rozdíly mezi Data Lake a Data Warehouse. Moje odborné znalosti v oblasti řešení Data Lake vs Data Warehouse pomáhají organizacím činit informovaná rozhodnutí. Napsal jsem několik článků o technologiích Data Lake vs Data Warehouse. Pochopení nuancí Data Lake vs Data Warehouse je v dnešním světě založeném na datech zásadní. Úvahy o Data Lake vs Data Warehouse jsou klíčem k navrhování efektivních datových strategií. Díky!
